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软件测试|压测之前需要做什么准备,遇到问题怎么分析?

在进行压力测试之前,准备测试数据是非常重要的一步。以下是一些准备测试数据的方法:准备测试数据的方法描述生成随机数据使用随机数据生成器来生成测试数据,确保数据的多样性和充分性。使用真实数据使用真实的数据来模拟真实场景,并确保数据的安全性和隐私性。数据库复制从生产环境中复制一份真实数据到测试环境中,以模拟真实的测试环境。数据库还原从备份中还原一份数据到测试环境中,以模拟真实的测试环境。数据库填充使用脚本和工具来填充测试数据,确保数据的充分性和多样性。在准备测试数据时,还需要注意以下几点:数据准备时的方法描述数据

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PNAS:饮食调控大脑网络的稳定性—大脑老化的生物标志物

流行病学研究表明,胰岛素抵抗加速了以年龄为基础的认知障碍的进展,而神经成像则与大脑葡萄糖代谢低下有关。作为细胞输入,与葡萄糖相比,酮使ATP的吉布斯自由能变化增加27%。在这里,我们测试了饮食变化是否能够通过将主要的饮食燃料从葡萄糖转化为酮来调节大脑区域之间持续的功能通信(网络稳定性)。我们首先建立了网络稳定性作为大脑老化的生物标志物,使用了两个大规模的3 T功能MRI数据集。为了确定饮食是否会影响大脑网络的稳定性,我们另外扫描了42名成年人,使用超高场(7 T)超快(802 ms) fMRI优化单参与者水平检测灵敏度。一组在标准饮食、夜间禁食和生酮饮食条件下进行扫描。为了分离燃料类型的影响,一个独立的夜间禁食组在给予热量匹配的葡萄糖和外源性酮酯(D-β-羟基丁酸)丸前后进行了扫描。在整个生命周期中,大脑网络的不稳定与大脑活动和认知灵敏度的降低相关。影响在47岁时出现,60岁时降解最快。无论酮中毒是通过生酮饮食还是外源性酮酯实现的,葡萄糖都使网络不稳定,而酮则使网络稳定。总之,我们的结果表明,脑网络的不稳定可能反映了与痴呆相关的低代谢的早期迹象。膳食干预导致酮的利用增加可用能量,因此可能显示出保护老化的大脑的潜力。

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Protein science︱王舒禹团队:贝叶斯与图神经网络结合预测突变对蛋白质稳定性的影响

近期,东北大学王舒禹团队在国际学术期刊PROTEIN SCIENCE预发表了题为“BayeStab: Predicting Effects of Mutations on Protein Stability with Uncertainty Quantification”的文章。该研究得到了密歇根大学左磊教授的大力支持与帮助。作者将图神经网络与贝叶斯网络方法结合来量化不确定性的方法,并分解其为模型引起的不确定性和数据噪声引起的不确定性。该方法通过端到端深度学习模型可以有效地学习分子特征,进而高效准确地预测ΔΔG。本研究地成果已经形成网络服务器http://www.bayestab.com。生物制药领域的科研人员如果需要使用,可以登录网站免费使用。

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